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      自適應(yīng)多閥值中值濾波算法研究

      2016-10-21 16:57:26王角鳳黃斌
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年8期
      關(guān)鍵詞:自適應(yīng)

      王角鳳 黃斌

      摘 要:文章主要討論在保證還原后的圖像具備一定清晰度的前提下,通過自適應(yīng)多閥值的設(shè)置來解決去除噪聲過程中的圖像的平滑度、邊界細(xì)節(jié),重點(diǎn)對不同算法進(jìn)行比較和探討,取長補(bǔ)短,給出改進(jìn)后的方法,能夠達(dá)到更好的圖像還原效果。

      關(guān)鍵詞:自適應(yīng);多閥值;改進(jìn)中值濾波

      1 概述

      在圖像去除噪聲的領(lǐng)域里,傳統(tǒng)的方法各有優(yōu)勢,問題主要集中在去噪的同時(shí)如何實(shí)現(xiàn)對圖像細(xì)節(jié)的保護(hù)。高斯、脈沖等噪聲特點(diǎn)不僅是密度大,波動(dòng)范圍寬,而且被污染的圖像不僅僅是灰度級(jí)受到影響,而且同一灰度級(jí)受污染的程度也可能存在較大的差異。最早出現(xiàn)的空域平滑方法在圖像處理的初期得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展,利用所選區(qū)域像素的灰度平均值代替中心像素的灰度值,方法雖然簡便快捷,但是在平滑噪聲的同時(shí)也模糊了圖像的細(xì)節(jié),在實(shí)際工程應(yīng)用過程中受到了限制。在實(shí)際的圖像處理過程中,由于圖像自身的多樣性和復(fù)雜性以及噪聲分布的不確定性,使得處理時(shí)先對圖像的情況做出預(yù)判,利用算法自身自適應(yīng)性進(jìn)行調(diào)整,從而還原接近于圖像真實(shí)情況的細(xì)節(jié)和特點(diǎn)。對于傳統(tǒng)的中值濾波,文獻(xiàn)[1-6]提出不同的改進(jìn)型算法。其共同特征就是借助于預(yù)先設(shè)定的閥值,將像素點(diǎn)與閥值進(jìn)行比較,從而分辨出像素點(diǎn)和噪聲點(diǎn)。由于閥值預(yù)先給定,所以處理復(fù)雜圖像時(shí)容易丟失細(xì)節(jié),邊界識(shí)別不夠清晰,并且閥值固定導(dǎo)致部分噪點(diǎn)無法識(shí)別。

      2 噪聲識(shí)別步驟

      2.1 檢測可能的噪聲點(diǎn)

      利用這種方法,首先找出待檢測的噪點(diǎn),然后利用二次檢測加以確定,其根本目的就是降低第一次檢測是的誤檢率,提高正確識(shí)別噪點(diǎn)的效率。

      2.4 自適應(yīng)窗口大小設(shè)置

      2.6 算法分析

      從表1和表2數(shù)據(jù)可以看出,在相同的噪聲密度下,本濾波算法對應(yīng)的PSNR較其它三種濾波方法有不同程度的提高;而MAE值則低于其它方法,因此具有較佳的濾波效果。圖像仿真測試效果比較(如圖1)。

      四種濾波方法中,通過上面圖像仿真測試,可以發(fā)現(xiàn),圖像在7×7窗口下,TM濾波后殘存的噪聲點(diǎn)較多,EM濾波去噪效果略好,PSM濾波仍有一定量噪聲點(diǎn)未被濾除,且圖像中的某些細(xì)節(jié)也遭到破壞。本算法則有效消除了圖像中的噪聲點(diǎn)且對圖像中的細(xì)節(jié)起到了很好的保護(hù)作用。

      參考文獻(xiàn)

      [1]梁雯,劉松林.圖像加權(quán)中值濾波及其分級(jí)實(shí)現(xiàn)方法[J].安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),1997(2):42-47.

      [2]李佐勇,湯可宗,胡錦美,等.椒鹽圖像的方向加權(quán)均值濾波算法[J].中國圖像圖形學(xué)報(bào).

      [3]楊明,宋麗華.改進(jìn)的快速中值濾波算法在圖像去噪中的應(yīng)用[J].測繪工程,2011(6):65-69.

      [4]周紹光,賈凱華,王港淼,等.一種改進(jìn)的去噪閾值混合濾波算法[J].測繪科學(xué),2013(7):77-79.

      [5]趙高長,張磊,武風(fēng)波.改進(jìn)的中值濾波算法在圖像去噪中的應(yīng)用[J].應(yīng)用光學(xué),2011(7):678-682.

      [6]萬洪林,彭玉華,郭銳.基于方向的自適應(yīng)多級(jí)中值濾波[J].通信學(xué)報(bào),2006,27(4):119-123.

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